論文の概要: A design of Convolutional Neural Network model for the Diagnosis of the COVID-19

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06394v3
• Date: Mon, 02 Dec 2024 06:22:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-03 16:55:05.417202
• Title: A design of Convolutional Neural Network model for the Diagnosis of the COVID-19
• Title（参考訳）: 新型コロナウイルスの診断のための畳み込みニューラルネットワークモデルの設計
• Authors: Xinyuan Song,
• Abstract要約: 患者の肺領域における新型コロナウイルス(COVID-19)の認識は、クリカルセンターや病院の基本的な必要不可欠なものの一つである。 胸部X線写真から新型コロナウイルスを正確に認識するために、19層CNNの新しい構造が推奨されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: With the spread of COVID-19 around the globe over the past year, the usage of artificial intelligence (AI) algorithms and image processing methods to analyze the X-ray images of patients' chest with COVID-19 has become essential. The COVID-19 virus recognition in the lung area of a patient is one of the basic and essential needs of clicical centers and hospitals. Most research in this field has been devoted to papers on the basis of deep learning methods utilizing CNNs (Convolutional Neural Network), which mainly deal with the screening of sick and healthy people.In this study, a new structure of a 19-layer CNN has been recommended for accurately recognition of the COVID-19 from the X-ray pictures of chest. The offered CNN is developed to serve as a precise diagnosis system for a three class (viral pneumonia, Normal, COVID) and a four classclassification (Lung opacity, Normal, COVID-19, and pneumonia). A comparison is conducted among the outcomes of the offered procedure and some popular pretrained networks, including Inception, Alexnet, ResNet50, Squeezenet, and VGG19 and based on Specificity, Accuracy, Precision, Sensitivity, Confusion Matrix, and F1-score. The experimental results of the offered CNN method specify its dominance over the existing published procedures. This method can be a useful tool for clinicians in deciding properly about COVID-19.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)が世界中に広まる中、患者の胸部X線像を新型コロナウイルスで分析する人工知能(AI)アルゴリズムと画像処理手法が不可欠になっている。 患者の肺領域における新型コロナウイルス(COVID-19)の認識は、クリカルセンターや病院の基本的な必要不可欠なものの一つである。 この分野でのほとんどの研究は、病気や健康な人のスクリーニングを主眼とするCNN(Convolutional Neural Network)を用いた深層学習手法に基づく研究に費やされており、胸部X線写真から新型コロナウイルスを正確に認識するために19層CNNの新しい構造が推奨されている。 提供されるCNNは、3つのクラス(ウイルス性肺炎、正常、COVID)と4つのクラス(肺不透明、正常、COVID-19、肺炎)の正確な診断システムとして機能するように開発されている。 Inception、Alexnet、ResNet50、Squeezenet、VGG19など、提案されたプロシージャといくつかの事前訓練済みネットワークの結果を比較し、特異性、精度、精度、感度、コンフュージョンマトリックス、F1スコアに基づいて比較する。 提案したCNN手法の実験結果は,既存の公開手順よりも優位性を示すものである。 この方法は、臨床医が新型コロナウイルスについて適切に判断する上で有用なツールである。

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